黄仁勋：马斯克参与的，我都想投
智东西
编译 | 程茜
编辑 | 心缘
智东西10月9日报道，10月8日晚间，英伟达创始人、CEO黄仁勋（Jensen Huang），与外媒CNBC展开了深入交流，他谈到中美之间的差距并不大，尤其在AI模型领域，双方水平接近。总体来看，美国的模型更优，但中国在开源模型方面远远超过美国，而应用层面，中国的AI应用正以惊人的速度推进，美国必须高度警惕。
黄仁勋在这场访谈中，还多次提到自己最大的遗憾是，之前没有向OpenAI、xAI、CoreWeave多投点钱，OpenAI是有史以来最具价值的初创公司，而且盈利能力极强，现在和这些创企合作是很好的机会。
此外，过去几个月，他认为AI公司面临巨大的变化是，他们打造的模型具备实用性使得企业和消费者的付费意愿增强。这种变化带来的直接结果是，如今企业提供AI服务已经能盈利了。
黄仁勋的主要观点如下：
1、英伟达与OpenAI的合作模式，和AMD不同，AMD在产品还没完全成型之前就愿意让出公司10%股权的做法挺聪明的；
2、对xAI正在进行的融资兴奋，他几乎想参与埃隆·马斯克每一个项目；
3、AI从有趣变成了具备实用性，已经能让AI企业盈利；
4、对企业和公司而言，真正有价值的是专用智能，而对消费者来说，有价值的则是通用智能。
5、AI模型领域，中美双方水平接近，但中国的AI应用发展速度极快；
6、额外支付10万美元的H1B签证收费政策只是开始，就连黄仁勋的家人，当年也根本负担不起这样的开销；
7、过去六个月，计算需求呈指数级大幅增长。
英伟达创始人、CEO黄仁勋（左），外媒CNBC的Squawk Box栏目主持人、美国知名财经记者贝基·奎克（右）
以下是对访谈全程内容的编译（为优化阅读体验，智东西做了不改变原意的编辑）：
一、英伟达是OpenAI的独特合作伙伴，会重视AMD的发展
主持人：我们先从你之前多次谈到的与OpenAI的合作开始，接着是本周早些时候AMD和OpenAI达成的合作，你对此有什么看法？在该合作宣布之前你知道这件事吗？
黄仁勋：不太清楚，但我们的合作与他们的非常不同。长期以来，我们一直通过微软Azure、甲骨文OCI（甲骨文云基础设施）、CoreWeave等第三方与OpenAI开展合作。
事实上，早在2016年，我就向旧金山一家非营利性质的初创公司交付了全球首台AI超级计算机，名为DGX-1。后来证明，这家公司正是OpenAI。所以说，我们与OpenAI的合作已经持续相当长时间了。
与OpenAI的合作是在我们已有的所有云合同基础上的额外合作。我们将继续执行所有这些云合同，但我们与他们的合作非常独特。因为这是我们第一次直接向他们销售产品。在此之前，我们主要是通过云服务进行销售，所以我们会继续这样做。
但真正令人兴奋的是，现在通过直接向他们销售，我们可以帮助他们做好自建自行托管的超大规模数据中心运营商的准备，而我们的协议基本上意味着向他们销售整个系统和基础设施。
如今英伟达是全球唯一一家真正专注于构建完整AI基础设施的公司，产品涵盖CPU、图形处理器GPU、各类网络芯片与交换机，以及配套的所有软件栈。因此，对于OpenAI自建超大规模数据中心而言，我们是相当独特的合作伙伴。
主持人：我想问题就在于，直接向他们销售固然是好事，但目前他们并没有足够的资金来购买这些设备。随着时间推移英伟达会获得OpenAI的股份吗？
黄仁勋：这就是为什么交易采用了这样的结构，他们目前还没有那么多钱。
对于每十亿瓦的AI工厂来说，可能需要大约500亿到600亿美元。这包括所有的计算、网络设备以及相关的一切。他们将不得不首先通过指数级增长的收入、股权或债务来筹集资金。他们给了我们一个机会，让我们在适当的时候与其他投资者一起进行投资。所以这不是我们必须要做的事情，但这是他们给我们的一个机会，我很愿意去做。
我们早年就对OpenAI进行过投资，我唯一的遗憾就是当初投得不够多。要知道，它可是有史以来最具价值的初创公司，而且盈利能力也极强。所以，这次机会非常难得。
主持人：你提到英伟达的合作与AMD的情况非常不同，AMD为了能与OpenAI成为合作伙伴并向他们销售一些产品，基本上是在让出公司的很大一部分股权，你是这么理解的吗？
黄仁勋：我看到了这笔交易，考虑到他们对自己的下一代产品如此兴奋，这确实富有想象力、独特且令人惊讶。我很惊讶他们在产品还没完全成型之前就愿意让出公司10%的股权。不管怎样，我觉得这挺聪明的。
主持人：是的，我也有同样的疑问。顺便说一下，苏姿丰（Lisa Sue）是你的远亲，她很棒，不过他们设置的这种让出股权的方式，也意味着他们在很大程度上假设自己的芯片能够与你们即将推出的芯片竞争，你认为是这样吗？
黄仁勋：要知道，我们的芯片相当特殊，而且我们的发展速度非常快。如今，我们是全球唯一一家能打造AI基础设施内部所有核心芯片的公司。回想五年前我们刚开始布局时，即便是一款Ampere芯片或Hopper芯片，也只是单一功能的芯片而已。
如今，若想搭建一台这样的AI超级计算机，需要用到多种不同类型的芯片才能充分释放其性能。因为摩尔定律也就是晶体管密度提升的规律确实在大幅放缓，但我们希望每年都能实现性能的指数级提升，所以我们每年都会推出新的系统，而且每一代系统的速度都是上一代的数倍。
要做到这一点，我们必须对整套AI基础设施进行优化。这类超级计算机是人类有史以来造出的最复杂的计算机，我们会对其所有环节进行优化，同时每年还会设计新的芯片。因此，单靠一款芯片，很可能无法达到我们现在实现的性能水平。不过话说回来，AMD是一家非常优秀的公司，我们对其极为重视，而我们要做的，就是继续保持快速发展的节奏。
二、超大规模数据运营商规模达2.5万亿美元，新一代AI公司已经可以盈利
主持人：外媒报道称，你还将参与一项20亿美元的融资，合作方是xAI，目的也是通过类似方式为他们提供支持。但这种“循环融资”的模式引发了争议，你的客户目前还买不起这些芯片，所以你会在过程中为他们提供资金援助。这让一些人回想起早期行业大规模扩张时企业出现的问题，比如当年的坏账风险或隐性风险，如今的情况与此不同吗？
黄仁勋：首先，对于xAI正在推进的融资机会，我个人非常兴奋。关于xAI，我唯一的遗憾是当初投入的资金不够多，虽然我已经是它的投资者了。埃隆·马斯克参与的项目，几乎每一个我都想参与其中。而且，他确实给了我们投资xAI的机会，我对此非常开心。所以，这并非之前提到的有争议的融资模式，而是对一家极具未来潜力的公司的投资，我对这件事真的充满期待。
这既不是风险投资，严格来说也不是供应商融资。而且如今全球正在发生的情况，与2000年的情况相比有着天壤之别。
第一点差异是，要知道，你应该还记得，2000年互联网泡沫时期，所有互联网公司加起来的规模也就300亿到400亿美元左右。
再看现在的超大规模数据中心运营商，如今第一批AI基础设施正是在他们那里搭建的。单说AI领域，这些超大规模数据中心运营商目前已形成约2.5万亿美元规模的业务，而且这一业务如今已稳定运营，支撑这2.5万亿美元业务的资本支出（CAPEX），大约在5000亿美元。
从传统的基于CPU的计算，向如今由GPU驱动的生成式AI计算转型才刚刚开始，我们需要搭建价值5000亿美元的基础设施产能，而这一领域本身就已在自然增长，目前还处于起步阶段。就拿MBS的AI基础设施业务来说，目前规模大概几百亿美元，而这几百亿美元，只是万亿级搭建计划的一部分。
第二点真正独特的是，现在出现了新一代AI公司。这类新兴AI企业包括OpenAI、Anthropic、xAI，还有Thinking Machine Labs、SSI等，如今有一大批极具实力的AI模型研发企业正在崛起。
如今这批AI模型研发企业发生了一个至关重要的转变，过去几年里，这些企业生成AI tokens，基本都是处于亏损状态。
之所以会这样，是因为早期的AI模型虽然非常有趣吸引了大量关注，但实用性还不够，不足以让用户愿意付费。而过去几个月，一个明显的变化是，新技术现在具备了推理能力，它会在回答问题前先开展研究，会主动访问网络、研读各类PDF文件和网站内容。
现在的AI还能使用工具，为用户生成所需信息，给出的回应也真正具备了实用价值。我每天都会用它，而这种变化带来的直接结果是，如今提供AI服务已经能盈利了。
主持人：但问题在于，谁会持续为这些基础设施的搭建买单？会是大公司还是消费者？
黄仁勋：这其中就包含消费者付费的部分。OpenAI有很多客户都是消费者，而且他们确实在为服务付费。但更有意思的是，企业级AI的搭建现在正在加速推进，我最欣赏的企业级AI客服案例是Cursor。
Cursor是一款AI编程工具，我们公司所有工程师现在100%都会借助AI编程工具辅助工作，生产力提升得非常显著。所以现在能看到像这类企业级AI公司，是全球增长速度最快的企业之一，而它们的服务对象正是各类企业。
所以说，企业级AI的时代已经到来了。
主持人：你是如何看待这一切最终的发展方向的？许多模型研发者和行业专家都在推迟通用人工智能可能实现的时间节点，另一方面这些芯片的折旧速度到底有多快？我们现在把这么多资金投入到数据中心，这会不会只是一场永不停歇的投入？
黄仁勋：毕竟我们追求的，本应是既能实现高额盈利、又具备极高实用价值的成果。
在AGI实现之前，AI就已经能发挥巨大价值了。比如现在的Cursor，这款AI编程软件就非常实用。我们公司所有工程师都在使用它，要知道我们有大约4万名工程师，几乎每个人都会用，而且大家都很喜欢它。
显然，我们是在用这类AI工具替代之前的某些工作方式，所以说，这类AI工具完全是全新的事物，能切实改变现有的工作模式。AI和以往的技术不同。过去的技术都是人类使用的工具，比如Excel、网页浏览器是人类用的工具，而现在，我们第一次拥有了能自主使用工具的技术。
比如Cursor会用Visual C++，Gemini AI Agents能自主使用浏览器，帮你浏览商品、查找目的地，或者预订行程，这些都是它能独立完成的，所以这真的是件非常了不起的事。
工具产业规模有几万亿美元，而工具使用者相关产业规模却高达100万亿美元。这就是为什么所有人都对科技未来如此兴奋，因为AI能增强劳动力，能提升劳动生产率。就拿英伟达来说，AI已经极大地提高了我们的生产效率。
主持人：你刚刚提到真希望当初能多投资些OpenAI，现在也想给xAI多投点钱。这意味着你并不认为目前这些AI领域的布局都是多余的，但我觉得，未必所有做类似事情的玩家都能有生存空间。
黄仁勋：我认为AI会分为通用智能和专用智能两类。我招聘工程师时，就希望他们具备通用智能，这当然是很重要的特质。但一旦他们加入英伟达，我们就会培养他们具备高度专业化的智能，这样他们才能研发出英伟达需要的技术和产品。
所以我觉得，专用智能与通用智能并存的趋势会一直延续。对企业和公司而言，真正有价值的是专用智能，而对消费者来说，有价值的则是通用智能。
主持人：最近我们看到的情况是，你在其他公司身上投了不少钱，那你还有类似的投资交易在计划中吗？
黄仁勋：我们一直在寻找优秀的初创公司进行投资。CoreWeave就是我特别看好的一家，我唯一的遗憾还是当初投得不够多。
在我们近期所有的投资里，其实已经投了不少非常棒的公司，但大体上，我的遗憾都是“当初没多投点”，因为这些公司都极具特殊性，而且它们都在积极建设。它们是我们生态系统的一部分，正在为全球搭建AI基础设施。而AI涵盖多个领域，它涉及能源、芯片、模型与应用。
所以你能看到，英伟达以及我个人一直在全球范围内，围绕这个完整的生态系统全栈开展工作。我们需要更多能源，需要更多芯片，需要更优质、更丰富的模型，还需要大量更多的应用。
三、中美差距并不大，中国AI应用发展极快
主持人：你所说的增长构成风险、构成威胁的因素中，哪些是风险评估清单上的首要事项？
黄仁勋：确实存在很多技术风险，也有很多产品设计风险，这类风险还有不少。但这些风险是我们所擅长应对的领域。从根本上说，我们公司擅长技术研发与产品打造，因此我们有能力应对这类风险。同时，我们在处理这些问题时也会始终保持谨慎和深思熟虑。
真正对我们而言棘手且陌生的，是地缘政治风险。这类风险超出了我们的掌控范围。我们能做的最佳举措，就是持续向政策制定者和各国政府科普AI的本质，让他们了解AI与以往技术的不同之处，为他们提供充分的信息。在此基础上，协助他们制定出符合全球利益、符合国家利益的政策。
主持人：你认为我们在AI开发方面领先中国多远，取决于技术堆栈的哪一层？
黄仁勋：总的来说，纵观整个技术堆栈，我会说我们的领先优势并不大。在能源领域，中国反而遥遥领先。我非常庆幸特朗普总统推行了支持经济增长、支持能源发展的政策。正因如此，其之上的整个产业才得以发展。试想，如果没有特朗普总统的亲能源政策，能源领域之上的所有产业层级都将受到限制。
中国在能源领域领先我们，在芯片领域同样大幅领先，基础设施方面也与我们不相上下。AI模型领域，双方水平接近。总体来看，我们的模型更优，比如OpenAI、Anthropic以及谷歌的模型表现更佳。但在开源模型方面，中国远远超过我们。
到了应用层面，我们必须高度警惕。因为中国的AI应用发展速度极快，其社会接纳新技术的节奏非常快，而且监管相对宽松，在产业层面并未实施严格监管。因此，中国的AI应用正以惊人的速度推进。这是一个我深感担忧的领域。我希望美国企业和美国社会能加快AI应用的落地速度，因为归根结底，这场工业革命的胜负将取决于AI应用层面的发展，取决于谁能成为技术普及的引领者。
主持人：本周有一位分析师预计中国最早明年就能获得英伟达的Blackwell芯片，若我们在芯片领域确实大幅领先于中国，你认为情况会如分析师所言吗？我们的策略该如何制定？是向他们提供更先进的芯片，承担他们借此研发出更优自研芯片的风险？还是说，既然我们目前握有优势，美国人应如何看待这一问题？
黄仁勋：这需要一套细致周全的策略，我们必须退一步全面考量。特朗普总统曾专门设立“AI行动计划日”。在该活动中，他阐述了一套面向全球的美国战略。归根结底，他希望美国能赢得这场AI竞赛。
因此，当我们退一步反思时，会产生这样一个疑问：这在芯片层面意味着什么？答案是，我们既要拥有最先进的芯片，也要确保美国及其盟友能优先获取这些最先进的AI芯片。
但另一方面，要想赢得AI竞赛，你需要让全球所有AI开发者都在你的平台上进行开发。这就好比，如果你运营着一个应用商店，你会希望所有应用都能在你的应用商店上架；如果你开发了一款操作系统，你会希望全球所有应用都能在你的操作系统上运行；同理，若你掌控着芯片与美国技术栈，你会希望全球所有AI开发者都基于你的美国技术栈开展研发工作。
主持人：但从某个角度来看，我们并不希望中国拥有与我们同等先进的芯片，因为我们不想让他们获取这样的技术。
黄仁勋：没有哪个国家的政府会依赖西方技术构建本国国防，中国政府显然也不会；美国国防部同样不会使用中国芯片来保障我们的国家安全。而且，中国本身就拥有大量芯片。别忘了，这个国家并非没有芯片可用，他们有华为，还有许多技术先进、极具创新精神的初创企业在研发AI芯片，同时也在大量生产芯片。
我们需要制定一套细致周全的策略，既能让美国保持领先地位，又能让美国的技术产品在全球范围内得到应用，从而使全球都建立在美式标准之上。
主持人：我们正朝着成为这一全球标准的方向迈进吗？你总会听到“主权AI”这个说法，而且似乎确实存在这样一种趋势，各国都有意打造相互平行的AI生态系统。
黄仁勋：如果我们无法在全球范围内赢得AI竞赛，那其他人就会胜出，如果我们阻止其他国家基于美国技术栈进行开发，他们就只能转而使用其他技术栈。
我认为戴维·萨克斯（美国政府AI主管）提出了一个非常简洁的关键绩效指标（KPI）。他认为，五年后如果美国技术栈能占据全球80%的份额，那就说明我们在赢得AI竞赛这件事上做得很好，如果美国技术栈仅占全球20%，那就意味着我们输掉了这场竞赛。
如今，有一点至关重要，AI开发者遍布全球，而全球50%的AI研究者都在中国。中国占全球科技产业、科技市场30%的份额，其市场规模庞大，拥有10亿用户。因此，若你的最终目标是让美国赢得AI竞赛，这个市场绝不是你能轻易放弃的。
从一开始就放弃全球30%的市场，还不允许美国技术在全球范围内传播推广，本质上是将美国技术孤立在美国本土，同时把世界其他地区的市场拱手让给其他国家。我认为特朗普总统会认为，这种情况绝不是美国赢得AI竞赛的应有之势。
所以，我们必须制定一套细致周全的策略：既要让美国拥有最先进、最前沿的技术，也要争取到全球的AI开发者，赢得全球的AI市场。
四、H1B政策会不断完善，过去六个月两个指数级增长同时发生
主持人：根据H1B签证（美国工作签证）以及政府的新要求，科技公司现在从中国、印度或其他国家引进人才，除常规费用外，还需额外支付10万美元。你对此的应对政策是什么？你如何看待这一新举措？
黄仁勋：我是一名移民，移民是美国梦的基石，这一理念意味着任何人都可以来到美国，凭借努力和一定的天赋，为自己创造更美好的未来。我的父母正是为了美国梦而来，他们希望我们能有机会享受这里的种种机遇。美国就是这样一个不可思议的国家。我认为，这种理念和梦想在全球范围内都能引发共鸣。我们希望能为所有员工创造这样的机遇，也衷心希望这种机遇能一直为每一个人所拥有。
我确实认为，美国的H1B签证政策能让我们继续吸引全球最顶尖的人才，让他们有机会加入美国企业。所有这些前来美国的留学生，都能获得含金量极高的美国学位，接受世界一流的教育。我们需要为他们创造留下来的条件。
我认为这只是第一步，有些方面我希望能看到政策进一步完善，这样仍能保留一些意外机遇出现的可能。比如，我家当初肯定负担不起10万美元的费用。要是当时就有现在这样的政策，我和我的家人根本没机会来到这里。
所以我希望这项政策能得到优化，我始终认为这只是第一步。我相信随着时间推移，政策会不断完善，不过就目前而言，这已经是一次不错的改进了。
主持人：有没有什么你想聊、但一直没机会聊的话题？毕竟平时总有人问你各种问题，那有没有哪些内容是你没机会展开说的？另外，投资者们最想从你这里了解什么信息呢？
黄仁勋：我觉得，今年尤其是过去六个月，有件事甚至连投资者都很意外，计算需求大幅增长。出现这种情况，是因为AI已经从只能给出简单的一次性答案，进化到了具备推理和思考能力的阶段。
现在AI的输出结果非常出色，但它对计算资源的消耗是呈指数级增长的。有意思的是，正因为AI表现优异、足够智能，加上它消耗的计算资源呈指数级增长，我们才看到计算需求也在呈指数级上升，这其实很合理，毕竟AI足够智能，所以大家都想使用它。
所以现在，两个“指数级增长”正在同时发生，对算力的需求非常非常高，我们也在努力让所有用户都能用上AI算力，推动AI迈向新高度。但我认为，我们正处于新一轮基础设施搭建的起点，也处于一场新工业革命的开端，未来定会是一段令人振奋的时期。
(来源：新浪科技)
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